Structure du cerveau et obésité (2010)

Introduction

L'obésité et le diabète sucré de type II, ou non insulinodépendant (DM2), sont deux affections liées qui ont atteint des proportions épidémiques. Il y a actuellement plus d'un milliard de personnes en surpoids et 300 millions dans le monde [Organisation mondiale de la santé, 2009]. La population âgée n'a pas été épargnée - 40% des hommes et 45% des femmes de plus de 70 ans souffrent d'obésité ou de DM2 [Ceska, 2007], augmentant leur risque de maladie cardiovasculaire et d'accident vasculaire cérébral [Mankovsky et Ziegler, 2004]. L'obésité est également un facteur de risque de déclin cognitif et de démence, y compris la maladie d'Alzheimer (MA) [Elias et al., 2005; Wolf et al., 2007]. Ce risque supplémentaire peut être attribué à DM2, associé à une probabilité plus élevée de développer une MA [Irie et al., 2008; Leibson et al., 1997].

Des études antérieures analysant les données de l'étude sur la santé cardiovasculaire et la cognition (CHS-CS) indiquent que les maladies cérébrovasculaires, en plus de l'âge, de la race et du niveau d'éducation, sont associées à la cognition et au développement d'un état de risque intermédiaire de la MA, connues atteinte cognitive légère (MCI) [Lopez et al., 2003a]. Les facteurs de risque cardiovasculaires pour le MCI comprenaient les lésions de la substance blanche, les infarctus, l'hypertension, le diabète sucré et les maladies cardiaques [Lopez et al., 2003a]. En outre, les patients atteints de MA présentent des taux anormalement élevés d'atrophie cérébrale [Apostolova et al., 2006; Callen et al., 2001; Leow et al., 2009]. En outre, l'atrophie cérébrale peut être détectée à l'IRM avant même que les troubles cognitifs ne soient cliniquement évidents, comme l'a démontré une étude montrant une atrophie plus importante chez les porteurs asymptomatiques d'APOE4 par rapport aux non porteurs [Morra et al., 2009].

L'obésité et DM2 peuvent amplifier le risque de démence en aggravant l'atrophie cérébrale, même chez les personnes intactes sur le plan cognitif, ce qui accroît leur vulnérabilité à la neuropathologie future de la MA. Des études antérieures, principalement chez des sujets plus jeunes que 65, suggèrent qu'une augmentation de la teneur en graisse corporelle (adiposité) est corrélée à une atrophie du cortex temporal, des lobes frontaux, du putamen, du caudé, du précuneus, du thalamus et de la substance blanche [MW] [Gustafson et al., 2004; Pannacciulli et al., 2006; Taki et al., 2008]. On ne sait pas, mais il est très intéressant de savoir si une teneur élevée en graisse dans les tissus, telle que mesurée par l'IMC, est associée à des différences de structure cérébrale chez les personnes âgées cognitivement normales.

DM2 est également associé à une atrophie cérébrale chez les personnes âgées, y compris dans les lobes temporaux, l'hippocampe, et à une plus grande expansion des ventricules latéraux [Korf et al., 2007]. L’explication la plus courante de ces effets est la présence de lésions de MWClaus et al., 1996] et accidents vasculaires cérébraux [Mankovsky et Ziegler, 2004]. L'atrophie cérébrale associée à DM2 peut être secondaire à une augmentation des niveaux d'insuline constatée dans la maladie; une insuline plasmatique à jeun plus élevée a été associée à des déficits cognitifs chez les sujets âgés [Yaffe et al., 2004], et favorise le dépôt amyloïde, augmentant ainsi le risque de maladie d'Alzheimer [Watson et al., 2003]. Jusqu'à présent, aucune autre étude n'a mis en corrélation l'insuline plasmatique à jeun et la structure cérébrale, même après avoir examiné DM2. Un potentiel de confusion grave dans de telles études est la possibilité de modifications neurodégénératives pré-symptomatiques dans les cohortes de personnes âgées étudiées. L’atrophie cérébrale et la pathologie de la MA peuvent exister des années avant l’apparition des symptômes cliniques [Braskie et al., 2008; DeKosky et al., 2006], les examens de l’IMC, de DM2 et de l’atrophie cérébrale doivent être effectués chez des individus pour lesquels une MA naissante peut être écartée autant que possible.

L'obésité et DM2 peuvent amplifier le risque de MA en favorisant l'atrophie cérébrale et peuvent donc représenter des facteurs de risque potentiellement critiques pour le déclin cognitif et la démence. Dans la mesure où ces affections peuvent être évitées et traitées dans une certaine mesure, il est important d'identifier les structures cérébrales spécifiquement touchées chez les personnes âgées non atteintes de démence, à la fois pour comprendre les systèmes affectés et pour évaluer le succès des interventions visant à protéger ces zones.

Nous avons appliqué la morphométrie à base de tenseurs (TBM), une méthode relativement nouvelle [Hua et al., 2008; Thompson et al., 2000], pour générer des cartes 3D de l'atrophie cérébrale chez un groupe de sujets âgés non atteints de démence recrutés dans le cadre de l'étude sur la santé cardiovasculaire et cognitive (CHS-CS), une cohorte d'individus pour lesquels de nombreuses données cliniques, cognitives et d'imagerie existent. [Lopez et al., 2004]. Sur la base de données cognitives longitudinales, nous avons sélectionné des sujets 94 qui sont restés normaux sur le plan cognitif pendant au moins 5 années après leur IRM de base, minimisant ainsi les effets de confusion dus à une neurodégénérescence préclinique précoce. Nous avons régressé les diagnostics IMC (n = 94), FPI (n = 64) et DM2 (n = 94) par rapport aux mesures dérivées des différences de volume de GM et de MW chez les sujets, afin de déterminer si ces variables étaient associées à une atrophie cérébrale. Nous avons utilisé corrélation bivariée modèles pour une première analyse exploratoire, puis régression multiple des modèles ont été utilisés pour rendre compte des facteurs de confusion potentiels tels que le sexe et la race. Nous avons également comparé la structure du cerveau entre des sujets de poids normal (IMC: 18.5 – 25), en surpoids (IMC: 25 – 30) et obèses (IMC: 30 +) afin d'évaluer si ces seuils cliniques permettant de définir une adiposité plus élevée sont eux-mêmes associés à une atrophie cérébrale.

Matériels et méthodes

Résultats

Les données démographiques des sujets sont présentées dans Tableau I, divisés en catégories IMN 3 pour les cas de poids normal, d’embonpoint et d’obésité (intervalle BMI: 18.5 – 36.2). Seuls les niveaux d'IMC et d'IPF différaient entre les groupes - comme prévu, ou par définition, les personnes en surpoids et obèses avaient des niveaux d'IMC et d'IPF plus élevés que le groupe d'IMC normal (p ≤ 0.001). Il n’existe aucune corrélation entre les niveaux de DM2 et de FPI (r(64) = .01,p = .92). De plus, les sujets DM2 n’avaient pas des niveaux de FPI plus élevés que les sujets non-FPI (t(62) = −.09,p = .92).

Tableau I

Caractéristiques du sujet. Les groupes étudiés ne différaient que par l'IMC et le FPI (p <0.01).

Analyses statistiques bivariées:

Confondateurs potentiels

Dans nos cartes TBM mettant en corrélation les variables de confusion potentielles avec la structure du cerveau, l’âge croissant a montré une association tendance-niveau avec des volumes cérébraux plus faibles dans cet échantillon, mais cela n’était pas statistiquement significatif (p = 0.07, corrigé; test de permutation). L'âge et l'IMC n'étaient pas significativement corrélés dans notre échantillon (r (92) = - 0.04, p = 0.90) ni l'âge n'a été corrélé avec les niveaux d'insuline (r (64) = 0.06, p = 0.66) ou avec diagnostic DM2 (r (92) = −0.05, p = 0.61). De plus, le génotype APOE4, qui augmente le risque de MA sporadique, n'était pas lié à des altérations détectables de la structure cérébrale, telles qu'évaluées avec le TBM dans cet échantillon (p = 0.39, test de permutation). L’éducation, définie catégoriquement comme une progression au-delà du lycée, n’était pas non plus statistiquement significative dans sa corrélation avec les mesures par le TBM de l’atrophie de GM et de la MW, ni négativement (p= .92, test de permutation) ou positivement (p= .12, test de permutation). Une désignation clinique d'hypertension (systolique / diastolique> 140/90 mm hg ou utilisation de médicaments antihypertenseurs) n'avait pas non plus de corrélation négative statistiquement significative avec la structure cérébrale de notre échantillon (p= .33, test de permutation).

Test IMC - Calcul de votre index de masse corporelle

Un IMC élevé était significativement corrélé à des volumes inférieurs de GM et de MW dans tout le cerveau (p <0.001, test de permutation). Figure 1a montre les coefficients de corrélation pour l'association inverse de l'IMC avec la structure du cerveau projetée sur le modèle de déformation minimale spécifique à CHS (le CHS-MDT). Les couleurs bleues représentent les zones de corrélation négative plus élevée; les valeurs vont généralement de -0.30 à 0.30. Les zones de corrélation positive en rouge et jaune n'étaient pas statistiquement significatives. Les zones de corrélation négative la plus forte (r ≤ −0.30) ont été retrouvés dans le cortex frontal orbital (flèche rouge en x = −9, y = 57, z = 29, r = −.31), l'hippocampe (flèches dorées: à gauche = x = - 31, y = −2, z = 25, r = −.32; droite à x = 32, x = 9, z = 18, r = −.31) et les zones sous-corticales (astérisques blancs: à gauche = x = −28, y = −14, z = 1, r = −.30; droite à x = 29, y = −15, z = 1, r = −.34), y compris le putamen, le globus pallidus et le thalamus. Ces résultats suggèrent une atrophie chez les personnes présentant une graisse corporelle plus élevée. Figure 1b montre la signification correspondante (p-valeur) carte. Les couleurs plus foncées indiquent les zones avec le bas p-valeurs.

Figure 1

Partie a montre un r-value (coefficient de corrélation de Pearson) mettant en évidence les corrélations négatives et positives entre l'IMC et la structure du cerveau projetées sur des sections cardinales du modèle de déformation minimale de l'étude sur la santé cardiovasculaire (CHS-MDT). ...

FPI

Un FPI plus élevé était associé à des volumes cérébraux régionaux plus bas (p = 0.01, test de permutation) en GM et en WM. Des FPI plus élevés étaient associés à une atrophie du cerveau dans les lobes frontaux, l'hippocampe et le splénium du corps calleux. Ces résultats sont présentés dans Figures 2a et 2b. Figure 2a montre la carte du coefficient de corrélation dans laquelle un FPI plus élevé est corrélé à des volumes plus faibles dans le splenium du corps calleux (flèche rouge: x = −3, y = 12, z = −12, r = −.27), cortex frontal orbital (flèche orange: x = −3, y = −39, z = 31, r = −.33) et hippocampe (flèches dorées: à gauche = x = −24, y = −1, z = 24, r = −.31; droite à x = 31, x = 3, z = 21, r = −.33). Figure 2b montre la carte p-value correspondante. Ces résultats suggèrent que des taux élevés d'insuline, un composant précoce de la pathologie de DM2, pourraient être liés à une atrophie cérébrale dans les régions cérébrales ayant une fonction cognitive telle que le splénium du corps calleux (transfert interhémisphérique d'informations visuelles et autres informations cognitives), au front orbital. cortex (fonction exécutive) et hippocampe (apprentissage et mémoire).

Figure 2

Partie a montre une carte de corrélation projetée sur le modèle CHS-MDT indiquant où l'atrophie cérébrale (réduction de volume) est liée à des taux plasmatiques d'insuline à jeun plus élevés. Une FPI plus élevée est corrélée à une baisse des volumes de splénium du corps calleux (rouge ...

Diabète sucré de type II

DM2 a également été associé à une atrophie cérébrale (p <0.001, test de permutation) dans l'analyse bivariée. Les participants diagnostiqués avec DM2 avaient des volumes plus faibles dans plusieurs régions du cerveau, y compris les lobes frontaux, le cortex préfrontal, le genou et le splénium du corps calleux, le gyrus cingulaire moyen, le lobule pariétal supérieur, les lobes occipitaux et le cervelet. Les noyaux gris centraux, y compris le caudé, le putamen et le globus pallidus, ont également été atrophiés chez ceux qui avaient un diagnostic de DM2. Aucun de nos sujets DM2 n'avait d'antécédents d'AVC clinique ou d'infarctus identifiés par IRM. Les zones d'atrophie liées à la DM2 sont affichées dans Figures 3a (carte du coefficient de corrélation) et et3b3b (carte de p-valeur). Cette figure montre que DM2 est associé à des volumes inférieurs dans le splenium du corps calleux (Figure 3b, carte de signification, flèche noire, correspondante r-value = −.21 à x = −4, y = 14, z = −17), genu du corpus callosum (Figure 3b, flèche verte, correspondante r-value = −.17 à x = 4, y = −49, z = 1) et les lobes frontaux (Figure 3b, flèche rouge, correspondante r-value = −.24 à x = −7, y = −77, z = 7).

Figure 3

La r-valeur d'image en partie a montre la corrélation négative entre un diagnostic catégorique de DM2 et une atrophie chez GM et MW. DM2 est associé à des volumes inférieurs dans le splenium du corps calleux Figure 3b, carte de signification, flèche noire, correspondante ...

Analyses de régression multiple

Dans le régression multiple modèles, l’IMC était la seule variable significativement liée à l’atrophie cérébrale chez GM et la MW (valeur attendue FDR <5%); il n'y avait pas d'association indépendante entre FPI, DM2, e, sexe ou race avec le degré d'atrophie cérébrale une fois l'IMC pris en compte. L'association inverse de l'IMC et de la structure cérébrale est illustrée dans Figure 4. Un IMC plus élevé était associé à des volumes GM et MW plus faibles dans le cortex frontal orbital (partie a, boîte bleue), le gyrus cingulaire antérieur (partie a, boîte bleue), le lobe temporal médial (partie b, flèches noires) et la MW sous-corticale (partie c , astérisques noirs). Les tailles d'effet pour cette association étaient grandes (r ≥ 0.30). Dans Figure supplémentaire 1, nous montrons une image bêta des principaux effets de l’IMC. Cette image représente la pente de la droite de régression et montre le pourcentage de volume cérébral (en cm 3) perdu pour chaque gain d'écart type de l'IMC après ajustement pour les autres variables du modèle. Par exemple, dans une région restreinte du cortex frontal orbital / cingulaire antérieur, les couleurs violettes montrent que plus de 4% du volume cérébral est perdu pour chaque gain d'écart type de l'IMC. Par conséquent, une personne située dans le 5 supérieur de l'IMC (c.-à-d. Deux écarts-types par rapport à la moyenne) présenterait un déficit focal maximum en 8 dans une zone telle que le cortex frontal orbital. Les flèches et les astérisques identifient les zones anatomiques correspondantes entre la carte de corrélation et l'image bêta.

Figure 4

Cette figure montre la carte des valeurs de corrélation (r(carte de valeurs) projetée sur le modèle de cerveau standard d'un seul sujet de l'INM à des fins d'affichage. La corrélation montrée est entre un IMC élevé et une atrophie GM / MW en tenant compte de l'âge, du sexe, de la race et de DM2. Plus chaud ...

Nous n'avons détecté aucune association indépendante d'âge, de DM2, de sexe ou de race sur les volumes GM ou WM dans notre échantillon une fois que l'IMC a été comptabilisé. Les analyses d'interaction ont également montré que l'atrophie liée à l'IMC ne variait pas en fonction de l'une ou l'autre de ces variables. Une analyse séparée de l’interaction IMC par IPP (n = 64) a montré que les effets de l’IMC sur la structure du cerveau ne variaient pas en fonction de l’IPF. Pour mieux comprendre comment l’atrophie associée à l’IMC a été distribuée, nous avons également comparé les volumes d’OGM et de MW chez des personnes présentant des classifications diagnostiques discrètes 3, c’est-à-dire un IMC normal, un surpoids et une obésité.

Analyses ANCOVA entre groupes

Obésité versus IMC normal

En comparant les sujets obèses (IMC: 30 +) à ceux ayant un IMC normal (IMC: 18.5 – 25), nous avons trouvé des volumes GM et WM inférieurs (FDR <5%) dans le groupe obèse malgré le contrôle de l'âge, du sexe, de la race et du DM2. Cette atrophie est indiquée dans Figure 5 en tant que r-image projetée sur le modèle d'INM à sujet unique standard, avec des couleurs rouges correspondant à une taille d'effet de corrélation plus élevée (r > 0.50). Les personnes obèses avaient des volumes inférieurs de GM et de MW dans les lobes frontaux, le gyrus cingulaire antérieur (partie a, flèche bleue), l'hippocampe (partie b, flèche noire) et les noyaux gris centraux (partie c, encadré vert). Ces cartes suggèrent que l'obésité est associée à une atrophie dans les régions du cerveau importantes pour la fonction cognitive comme le cingulaire antérieur, qui participe à l'attention et à la fonction exécutive.

Figure 5

Carte de corrélation (r-valeur image) tailles d'effet pour une comparaison de 14 personnes obèses (IMC> 30) à 29 personnes de poids normal (18.5–25). Les personnes obèses avaient des volumes inférieurs de GM et de MW dans les lobes frontaux, le gyrus cingulaire antérieur (partie A, bleu ...

Surpoids versus IMC normal

Figure 6 montre que les sujets en surpoids (IMC: 25–30) ont des volumes cérébraux inférieurs à ceux dont l'IMC normal dans les noyaux gris centraux (partie a - flèche noire; partie b - flèche rouge; partie c - flèche bleue), corona radiata (partie b boîte noire) et le lobe pariétal (partie c, flèche violette). Ces associations étaient généralement de moindre ampleur (|r| = 0.30 - 0.40) par rapport aux résultats IMC normaux et obèses. Contrairement aux personnes obèses, le groupe en surpoids n'a pas montré d'atrophie dans ces zones paralimbiques, telles que le gyrus cingulaire antérieur et l'hippocampe. Aucune différence statistiquement significative entre GM et MW n'a été observée entre les groupes obèses et en surpoids. Toutes les analyses ont été contrôlées pour l'âge, le sexe, la race et DM2.

Figure 6

Des cartes des coefficients de corrélation sont présentées pour une comparaison de groupe de personnes en surpoids 51 (IMC: 25 – 30) et de personnes de poids normal 29 (18.5 – 25). On observe une atrophie dans le groupe en surpoids dans les noyaux gris centraux (partie a - flèche noire; ...

a lieu

Nous rapportons ici plusieurs résultats clés reliant les déficits structurels cérébraux à l'obésité, à un IMC élevé, à un FPI et à DM2 chez des personnes âgées au statut cognitif normal appartenant à une cohorte communautaire. Premièrement, une augmentation de la masse adipeuse dans les tissus corporels était fortement associée à des déficits de volume cérébral chez des sujets âgés normalement normaux, même en contrôlant les facteurs de confusion potentiels tels que l'âge, le sexe et la race. Deuxièmement, FPI et DM2 ont montré des associations inverses avec la structure du cerveau dans bivarié analyse, mais ces corrélations n'étaient pas statistiquement significatives lors du contrôle de l'IMC. Troisièmement, les corrélations négatives entre la graisse du tissu corporel et la structure du cerveau étaient les plus fortes chez les personnes obèses, mais ont également été observées chez les personnes en surpoids. Bien que nous reconnaissions que les effets de l'obésité peuvent être secondaires à une santé généralement mauvaise, ceci est moins probable dans notre échantillon car (i) dans notre étude, les personnes en très mauvaise santé ont moins de chances de survivre jusqu'à l'âge avancé (moyenne: années 77.3) ; (ii) aucune corrélation n'a été détectée entre l'IMC et les taux de mortalité dans notre cohorte 10 années après leur analyse (r(94) = 0.07, p = 0.47); et iii) les taux de maladies vasculaires entraînant une augmentation de la morbidité et de la mortalité dans les groupes 3 IMC ne différaient pas (Tableau I). Par conséquent, même chez les personnes dont la cognition est normale et qui survivent à un âge avancé, une adiposité accrue des tissus corporels peut avoir des conséquences délétères sur la structure du cerveau.

Notre découverte d'une atrophie cérébrale associée à un IMC chez des personnes âgées cognitivement normales est corroborée par des études effectuées sur des échantillons plus jeunes. Une étude réalisée chez des hommes japonais (âge moyen: 46.1) a montré une réduction des volumes de MG associée à une augmentation de l'IMC dans les lobes temporaux médians, l'hippocampe et le précuneus [Taki et al., 2008]. Une autre étude (âge moyen: 32) a montré une perte de volume GM supérieure chez les individus obèses dans l'opercule frontal, le gyrus post-central et le putamen [Pannacciulli et al., 2006]. Une récente étude par spectroscopie à résonance magnétique a révélé des anomalies métaboliques chez les GM et MW de lobe frontal chez un groupe de personnes obèses plus jeunes (âge moyen: 41.7) [Gazdzinski et al., 2008].

Il est peu probable que la corrélation entre l'IMC et les volumes cérébraux soit directe dans le sens où l'un cause l'autre. par conséquent, il est intéressant d’identifier des facteurs ou des mécanismes qui pourrait entraîner une réduction du volume du cerveau et l'obésité chez les mêmes sujets. L’hypercortisolémie est l’un des médiateurs les plus couramment proposés pour le lien entre l’adiposité des tissus corporels supérieurs et la structure du cerveau.Lupien et al., 1998], exercice réduit [Colcombe et al., 2003], altération de la fonction respiratoire [Guo et al., 2006], inflammation [van Dijk et al., 2005], cardiovasculaire / hypertension / hyperlipidémie [Breteler et al., 1994; Swan et al., 1998] et diabète de type II [den Heijer et al., 2003; Ferguson et al., 2003]. Les manifestations des déficits structurels cérébraux dans ces études étaient l’atrophie de l’hippocampe, la perte de volume cortical et l’hyperintensité de la MW. Nous n'avons trouvé aucune interaction entre l'IMC et DM2. Il est donc peu probable que les effets de l'IMC soient transmis par ce mécanisme dans notre échantillon. De plus, nos résultats en matière d’IMC n’ont pas changé pour le contrôle de l’hypertension et de l’hyperintensité de la MW, évalués à l’aide de critères normalisés du SHC [Dai et al., 2008; Yue et al., 1997]. Ces résultats peuvent refléter un effet de survie, car les personnes ayant à la fois un IMC élevé et une maladie cérébrovasculaire cliniquement sévère ont moins de chances de vivre dans la tranche d'âge de notre population d'étude (années 70 – 89). De plus, nous ne pouvons pas exclure la possibilité que les relations entre l'IMC et l'atrophie cérébrale dans notre cohorte de personnes âgées fassent l'objet d'une médiation plus directe via l'un ou l'autre des mécanismes décrits ci-dessus.

Après avoir établi que l’IMC est associé à une atrophie cérébrale chez les personnes âgées, nous reconnaissons également qu’il existe une controverse dans la littérature sur la manière dont cette association est influencée par les différences entre les sexes. Un groupe de Suédoises âgées (années 70 – 84) a présenté une importante atrophie du lobe temporal à la tomodensitométrie [Gustafson et al., 2004] tandis qu’une autre étude a révélé une perte de volume cérébral liée à l’IMC chez les hommes japonais mais pas chez les femmes [Taki et al., 2008]. Pour déterminer si le sexe influence dans notre étude les corrélations entre l’IMC et la structure du cerveau, nous avons modélisé un IMC par interaction entre les sexes dans notre régression multiple analyses et n'a pas détecté de différence de sexe dans l'atrophie cérébrale liée à l'IMC. Notre étude suggère donc que les effets délétères d'une adiposité tissulaire plus élevée sur la structure du cerveau pourraient être indépendants du genre; Cependant, cette découverte mérite des recherches plus approfondies dans les études futures.

Même si les corrélations non ajustées de l'IPF, de DM2 et de l'atrophie cérébrale n'étaient pas statistiquement significatives dans les modèles ajustés, elles mériteraient peut-être une discussion en raison de la littérature grandissante sur les effets de l'hyperinsulinémie et de DM2 sur le cerveau. Aux premiers stades de DM2, la résistance à l'insuline est associée à une hyperinsulinémie compensatoire [Yaffe et al., 2004], et des taux élevés d'insuline sont associés à une déficience cognitive, même chez les sujets qui ne développeront pas DM2 [van Oijen et al., 2008], suggérant que l'hyperinsulinémie peut altérer la structure du cerveau. De multiples mécanismes sont impliqués dans l’impact de l’hyperinsulinémie sur le fonctionnement et la structure du cerveau, notamment des effets vasoactifs sur les artères cérébrales, une neurotoxicité due à une altération de la clairance de l'amyloïde du cerveau et une stimulation de la formation d'enchevêtrements neurofibrillaires par le biais du métabolisme avancé du produit final de la glycation [Bian et al., 2004; Watson et al., 2003]. L'effet de l'insuline est observé ici dans de nombreux domaines liés à la fonction cognitive, tels que le cortex frontal orbital et l'hippocampe. Cela concorde avec l'idée que l'hyperinsulinémie affecte les structures cérébrales impliquées dans la cognition. cela peut également conduire à un déclin cognitif subtil avant que des symptômes cliniques clairs de démence ne soient détectables [Kalmijn et al., 1995].

DM2 a été associé à des zones de pertinence cognitive telles que les lobes frontaux et les grandes étendues de MW (splénium du corps calleux), ce qui suggère que DM2 est largement associé à une atrophie cérébrale. DM2 peut réduire le volume du cerveau par un processus cérébrovasculaire progressif menant à un accident vasculaire cérébral et à des infarctus. [Ikram et al., 2008; Knopman et al., 2005]. DM2 peut provoquer des lésions par une glycation avancée des protéines structurelles clés, un déséquilibre entre la production et l’élimination des espèces réactives de l’oxygène et par des perturbations des voies de l’hexosamine et du polyol, provoquant l’épaississement des membranes basales des capillaires cérébraux [Arvanitakis et al., 2006]. De tels changements microvasculaires, qui se produisent fréquemment avec d'autres conséquences de l'obésité, telles que l'hypertension, peuvent conduire à une ischémie chronique subclinique, une consommation énergétique neuronale altérée et une atrophie des zones cérébrales avec une vasculature délicatement vulnérable, telles que les artères lenticulostriées des ganglions de la base.Breteler et al., 1994]. Les résultats ganglionnaires basaux dans les analyses TBM peuvent également être remarqués en raison d'un manque de sensibilité comparatif TBM a des changements de volume dans la surface corticale dus à la douceur des champs de déformation et aux effets de volume partiels résultants [Hua et al, 2009; Leow et al., 2009]. Notre bivarié Les résultats de DM2 sont cohérents avec les conclusions antérieures selon lesquelles GM et la MW sont affectés dans DM2 [Korf et al., 2007; Tiehuis et al., 2008] et avec les études FDG-PET ayant montré un hypométabolisme dans les régions d'association frontale, temporale et pariétale et le gyrus cingulaire postérieur chez des sujets cognitivement normaux présentant une hyperglycémie légère [Kawasaki et al., 2008].

L'association DM2 n'a pas survécu l'ajusté régression multiple modèles, ce qui peut être dû au petit nombre de sujets DM2 participant à l’étude (n = 11), qui peut en soi être la conséquence d’un effet de survie. En d’autres termes, de nombreuses personnes atteintes de DM2 n’auront peut-être pas vécu suffisamment longtemps pour pouvoir être numérisées dans le cadre du SHC. Ce biais peut avoir conduit à un manque de puissance dans le régression multiple modèles et l’absence d’une interaction statistiquement significative entre l’IMC et DM2. Ce problème pourrait être résolu dans les études futures en analysant un plus grand nombre de personnes âgées au DM2 cognitivement normales. Un tel travail pourrait élucider un rôle de médiation possible pour DM2 en ce qui concerne l'obésité et l'atrophie cérébrale. Bien qu'il soit tentant de supposer que les personnes obèses et en surpoids hébergent une pathologie précoce de la DM2 (telle que reflétée par les personnes obèses et en surpoids ayant un FPI élevé), la relation entre l’IMC et l’atrophie cérébrale, les travaux futurs devront le vérifier car nous n’avons trouvé aucune interaction statistiquement significative entre l’IMC et DM2 ou FPI.

Nos résultats, pris dans le cadre d'études antérieures, suggèrent que les personnes âgées présentant une adiposité élevée présentent un risque accru d'atrophie cérébrale et par conséquent de démence. Même nos sujets âgés, qui étaient en très bonne santé et dont la stabilité cognitive était confirmée pendant au moins 5 années après le balayage initial, étaient atteints d’une atrophie cérébrale associée à l’obésité. Nos résultats suggèrent que les individus peuvent avoir une plus grande étendue d'atrophie cérébrale due à l'obésité ou à des facteurs qui favorisent l'obésité et que cette atrophie peut, à son tour, les prédisposer à des troubles cognitifs futurs et à la démence. Les implications de ce cycle incluent: (i) une morbidité / mortalité amplifiée chez les personnes âgées; (ii) des coûts de santé plus élevés dus à la démence liée à l'obésité; et (iii) des charges émotionnelles et autres non financières pour les gardiens et les prestataires de soins de santé. Les associations d'obésité avec une atrophie cérébrale et un risque de démence représentent donc un défi potentiel pour la santé publique.

Cette étude a utilisé des méthodes de neuro-imagerie pour explorer les effets d'un IMC, d'une insuline et de DM2 supérieurs dans une cohorte de personnes âgées restées cognitivement normales cinq ans après leur scan. De tels résultats sont donc plus susceptibles de refléter des changements cérébraux dans la population âgée en général, car ils évitent les biais de référence des études qui attirent des sujets de cliniques spécialisées. La morphométrie basée sur les tenseurs (TBM) offre une cartographie haute résolution des différences anatomiques, une excellente sensibilité aux différences structurelles systématiques dans le cerveau et un biais de sélection des tracés de ROI qui n'examinent qu'une partie du cerveau. Nous avons utilisé le TBM en raison de son efficacité pour analyser les différences de groupe volumétrique dans l'ensemble du cerveau. Dans d’autres types d’études à base de voxels, telles que la morphométrie à base de voxel [Ashburner et Friston, 2000], on peut parfois se demander si les conclusions peuvent être imputables à un enregistrement imparfait. Cette question se pose parce que dans VBM, les cartes lissées de la matière grise classée sont automatiquement alignées sur les sujets et lissées, puis des inférences statistiques sont établies concernant les différences de groupe, par soustraction voxel par voxel des images moyennées par groupe. En tant que tel, il est possible qu'une différence détectée à un endroit quelconque soit due à un enregistrement imparfait [Thacker et al., 2004].

Cependant, dans TBM, les signaux analysés ne reposent que sur les enregistrements des images et non sur les classifications alignées de la matière grise. Il n’est donc pas nécessaire que la matière grise soit parfaitement enregistrée d’un sujet à l’autre, car la densité de la matière grise n’est pas analysée à chaque stéréotaxie. emplacement. En tant que tels, les conclusions faussement positives dues aux différences systématiques de groupe dans les erreurs d'enregistrement sont moins probables. Même dans ce cas, il peut exister des conclusions faussement négatives, car le pouvoir de détecter les différences morphométriques dépend de l'échelle à laquelle les données anatomiques peuvent être comparées par l'algorithme de déformation. Les différences morphométriques à plus petite échelle (par exemple, dans l'épaisseur de l'hippocampe ou du cortical) peuvent être mieux détectées à l'aide d'autres méthodes modélisant explicitement ces structures. Cependant, nous avons préféré utiliser TBM par rapport à la mise en correspondance du motif cortical, car TBM est capable de traiter un plus grand nombre de sujets plus rapidement et nécessite moins de mémoire de calcul [Xue et al., 2008]. Le TBM est donc moins vulnérable au biais d'enregistrement que le VBM et plus efficace pour analyser un plus grand nombre de sujets que la modélisation de la surface corticale et la mise en correspondance du motif cortical.

Nos résultats sont limités par la conception transversale, bien qu'un suivi longitudinal ait été utilisé pour informer la sélection des sujets afin de minimiser les confusions de ceux qui souffrent de neurodégénérescence précoce de la maladie d'Alzheimer ou d'autres démences. Notre régression multiple Cette approche tenait compte des effets potentiellement confondants de l’âge, du sexe, de la race et de DM2. Nous n'avons pas inclus le génotype APOE4 dans ce modèle, car la variable n'a montré aucune relation statistiquement significative dans l'analyse bivariée (p = 0.39, test de permutation).

Avec un nombre croissant de personnes devenant à la fois obèses et âgées, une compréhension détaillée des anomalies structurelles du cerveau dans ce groupe est essentielle. Des études comme celle-ci suggèrent pourquoi ces personnes pourraient avoir un risque accru de démence. Même les personnes âgées qui sont restées cognitivement normales longtemps après leur IRM présentaient une atrophie associée à un IMC dans les zones du cerveau ciblées par la neurodégénérescence: hippocampe, lobes frontaux et thalamus. Ces personnes peuvent bénéficier d'interventions visant à réduire la graisse dans les tissus corporels et à bénéficier d'une meilleure santé cérébrale au cours du vieillissement.

Matériel complémentaire

Remerciements

Bibliographie